Téléchargé parGlobal Innovation Strategies
Smart energy 2017
Le document explore comment l'intelligence artificielle peut optimiser l'utilisation de l'énergie dans l'industrie, en se concentrant sur la digitalisation, les incertitudes et les besoins en énergie. Il présente des cas d'application, tels que la production de papier et l'optimisation des zones industrielles, et souligne l'importance des données pour une gestion efficace de la chaîne d'approvisionnement énergétique. Enfin, il évoque l'avenir de cette technologie en lien avec l'environnement et l'économie circulaire.
Smart energy 2017
- 1. Gülgün Kayakutlu &Eunika Mercier-Laurent Entovation Intl Apport de l'Intelligence Artificielle dans l'optimisation des usages industriels de l’énergie
- 2. Contexte • Prévisions –besoins • Digitalisation -> big data • Menaces • Incertitudes https://www.worldenergy.org/ Gtep
- 4.
- 5. Objectif: Sensibiliser àl’usage de l’energie et optimiser Plus qu’efficacité energetique Plus que des energies renouvelables Vers une autonomie
- 6. OPTIMISER À l’aide del’intelligence artificielle Chauffage/refroidissement Usages industriels Transport Chaine d’approvisionnement en énergie Marchés de l’énergie Stockage de l’énergie renouvelable L’incertitude d’approvisionnement et du marché
- 7.
- 8. Intelligence collaborative H-M etsolutions alternatives 3GK, retour d’expérience – politiques, adaptabilité
- 9. Cas 1 ProductionPapier-avant Production : Turbines à gaz naturel Bruleurs Chaudières Utilisation Production papeterie Alimentation bâtiments Vendre au réseau
- 10. Interaction production-utilisation Programmation Horaire Production Production optimisée d’electricité Plan deproduction industriel Besoins Prix de marché Données Meteo Données d’Achats Decisions d’ Achat/Vente 15.7% réduction des Couts Plan de charge
- 11. Cas 2 :Zone Industrielle Optimisable par SCENARIO Elektrik Şebekesi Doğalgaz Doğalgaz Gaz Türbini Doğalgaz Kazanı Rüzgar Türbini Güneş Fotovoltaik Panelleri Güneş Termal Toplayıcılar Rüzgar Güneş İyon Depolama (Elektrik enerjisi) Termal Depolama (Isıtma enerjisi) Endüstriyel Çıktı (Buhar) Elektrik Isıtma Soğutma Güneş Absorpsiyonlu Soğutucu Elektrik Soğutucu portfolio avec plusieurs sources plein d’ incertitude Resau Vent Soleil Gaz naturel Soleil Turbine du vent Panneles Photovoltaic Turbine du gaz Bruleur du gaz Collecteur thermique solaire Vapeur sortie du production réserve à batteries Électriques Refroidisseur Glacière à Absorption Réserve Thermique Electricité L’air Froid L’air Chaud
- 12. Données en entrée % PrixDemande Offre optimisé
- 13. h Production 24h elaborépar optimisation stochastique Gaz Naturel Vent Photovoltaique
- 14. Cas 3 Service- Université Panels Photovoltaique Recuperer l’energies genere par les centres informatiques Predictions Precises avec réseaux de neurones
- 15. Quel avenir? IA +intelligence humaine + environnement • Green & Eco-conception de Technologie • Gestion flexible • Politique environementale • Industrie 4.0 Ecosystème Autonome + Economie circulaire
- 16.